你知道什麼是大數據嗎？大數據能夠用來做什麼呢？今天讓我們一起討論一下

你好！

大數據技術可以理解為在巨量的數據資源中提取到有價值的數據加以分析和處理，主要的表現特徵如下：

數據量大（Volume）：第一個特徵是數據量大，包括採集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

類型繁多（Variety）：第二個特徵是種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低（Value）：第三個特徵是數據價值密度相對較低，或者說是浪裏淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。

速度快時效高（Velocity）：第四個特徵數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦演算法儘可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。

大數據的崗位可以分為三大類：

大數據系統研發人員、

大數據應用開發人才和大數據分析人才；

最普遍同時需求也大的是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

大數據架構工程師：

負責Hadoop集羣架構設計開發、搭建、管理、運維、調優；負責數據對接和對外服務設計、開發和維護； 負責大數據框架和大數據應用的程序設計、開發和維護；負責基於大數據技術對海量數據的自動分析處理和挖掘工作；

大數據開發工程師：

基於hadoop、spark等構建數據分析平臺，進行設計、開發分散式計算業務；輔助管理Hadoop集羣運行，穩定提供平臺服務；基於Spark技術的海量數據的處理、分析、統計和挖掘；基於Spark框架的數據倉庫的設計、開發和維護

大數據運維工程師：

負責大數據基礎平臺的運維,保障平臺的穩定可用；負責應用產品部署、上線及維護；負責大數據平臺資源管理、性能優化和故障處理；深入研究大數據業務相關運維技術，持續優化集羣服務架構;參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。

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從頭學習大數據?

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大數據在面對不同的對象會體現出不同的價值，對於企業來說，大數據意味著一種新的運營方式、創新方式和服務方式，而對於廣大的職場人來說，大數據是一種新的工作方式，對於學生來說，大數據會開闢出更多新的學習渠道。簡單地說，大數據能夠為目前的信息化、網路化社會進行全面的「賦能」。

從大數據的技術體系來看，大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，這一系列操作的結果就是讓數據產生價值，也就是「數據價值化」，隨著未來更多的社會資源將進行數據化改造，大數據所能夠起到的作用也會越來越明顯。所以當前更多的企業對於大數據越來越關注，而掌握大數據技術的職場人也會有更多的發展機會。

對於企業來說，利用大數據技術不僅能夠全面升級自身的運營方式，也能夠促進企業的管理，以及產品的創新。從這個角度來看，大數據的發展前途對於企業的發展前途有重要的影響，在當前產業結構升級的大背景下，大數據的發展前景還是非常廣闊的。當然，企業要想充分利用大數據，還需要逐漸完善大數據的應用體系，包括物聯網、雲計算、傳統信息系統等。

對於職場人來說，掌握大數據技術會在一定程度上促進自身的崗位升級，而且也會打開更多新的就業渠道。目前大數據崗位比較集中在互聯網領域，這與互聯網行業自身的特點有關係，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業領域，整個傳統企業會釋放出大量的大數據崗位，而且這些崗位的附加值往往也比較高。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

首先區分「大數據」和「大數據技術」。

「大數據」，在業界是指「大數據問題」，即超出了現有處理能力的數據。業界給出的四個特點是：數據量大（PB級以上），

數據格式難處理（圖片，視頻等非常規數據格式），

價值密度低（如在一個月的交通攝像記錄中，查找一個車牌號）處理速度要求高

「大數據技術」，即為瞭解決「大數據問題」而研發的不同於以往常規技術的新技術。

大數據技術應用領域：全領域。1，查詢：用幾分鐘或更短時間，在交通攝像記錄中找到近3個月或更長時間範圍內，某車牌在全國範圍內的行駛軌跡。2，分析：全世界近五十年，各城鎮每小時氣溫變化的原因。3，預測：1分鐘內，顯示從北京到拉薩，考慮到所有可能發生的情況後，最佳的路線（駕車，火車，航班，長途客車等）

大數據是什麼？在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。

全面的瞭解大數據我們應該從四個方面簡單瞭解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面瞭解。 那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？ 大數據從整體上看分為四個特點，第一，大量。 衡量單位PB級別，存儲內容多。 第二，高速。 大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。 第二，多樣。 數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。 第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。 那我們身邊有哪些東西是大數據呢？ 在生產生活中常見的有電信數據：通話數據、簡訊數據、手機瀏覽數據。銀行數據，微信聊天數據等。

最後，大數據能做什麼？ 人們的生活離不開它，因為他在日常生活中發揮的作用逐漸加強。例如：用戶畫像，幫助人們制定個性化的需求，知識圖譜。人工智慧例如:谷歌的「阿爾法狗」在圍棋大賽中贏得、阿里巴巴的ET、百度的無人駕駛汽車等。數字貨幣，物聯網等。 通過以上對大數據的詳細介紹讓我麼對「大數據」有了更清晰的認識，也讓我們知道大數據越發是我們生活工作不可或缺的一部分，因此我們應該更好地融入這個與時俱進的互聯網時代，學習大數據也將會是我們生活的一部分。想要了解更多大數據知識可以點【https://sourl.cn/nb94Hi】

我給你通俗易懂的講解下吧。知道路邊讓你填寫表格送禮物的事情嗎？那個就是大數據的前身。市場營銷數據調研分析的前奏。那互聯網來臨，數據不再需要拿著表格一個個收集，成本太高。而一些網站技術架構達到了數據量，數據批量處理，數據分析能力。他們就擁有了大數據條件。

大數據並不是說你有幾個億的存檔資料就叫大數據。這是一個動態概念。其實就是市場營銷概念。研究過市場營銷的都明白，市場營銷核心關鍵詞是需求。而需求都是用戶的心理訴求。所以，就產生了消費心理學，統計學，經濟學，管理學等綜合學科，就是營銷學。而大數據就是研究人性，掌握市場心理，主導市場方向的。

更多的可以跟我做朋友。

對於什麼是大數據很多人肯定有了一定的初步瞭解， @聯科數據 但對於大數據的應用可以說也是非常廣泛，現如大數據的應用已經延伸到各行各業，下面就簡單的介紹幾種：

聯科數據：什麼是大數據，什麼是大數據概念？?

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1、在金融業中，大數據的在三大金融創新領域有著重要的作用，高頻交易，社會情緒分析和信貸風險分析；

2、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放

3、醫療行業，藉助於大數據技術，實現電子病歷、實時的健康狀況預警和患者需求的預測和醫療行業的人工智慧；

4、製造業，利用工業大數據提供製造業水平，包括產品故障診斷與預測，工藝流程分析、生產工藝改進，生產工藝能耗優化，工業供應鏈分析與優化等等。這裡就不多介紹了

就先介紹到這裡，有更多想了解的問題就私信我。

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